Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 12

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

Regional Income Inequalities In Poland And Italy / Rozkład Nierówności Według Regionów w Polsce i We Włoszech

100%
Jędrzejczak A.
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
|
2015
|
vol. 18
|
issue 4
27-45
EN
Reducing regional inequality was one of the key means of promoting the “harmonious development” within Europe envisioned in the EEC Treaty of 1957. The pursuit of “economic, social and territorial cohesion” through ever closer regional and national harmonisation was also proclaimed in the 2007 Lisbon Treaty, but deepening European integration has not always been matched with convergence in living standards between sub-national regions. The gap between poorer and richer areas increased during the last economic crisis even in some developed economies, and the income discrepancy between richer and poorer regions is likely to widen further as government-spending cuts disproportionately hurt less prosperous regions. Regional inequalities can be measured in many ways - the extent of inequality may be mapped in terms of demography, income and wealth, labour markets, and education and skills. The main objective of this presentation is to analyse regional inequalities in terms of household income distribution. The empirical evidence comes from the GUS, Istat and Bank of Italy databases and has been analysed by means of inequality and poverty indices calculated at NUTS 1 and NUTS 2 levels. In order to work out the intraregional and inter- regional contributions to the overall inequality, the Gini index decomposition has been applied. While presenting similar levels of income concentration, Poland and Italy turned out to follow different regional inequality patterns.
PL
Redukcja różnic między regionami Europy była głównym celem polityki “zrównoważonego rozwoju”, której założenia znalazły się już w tzw. Traktatach Rzymskich (1957). Postępujący proces integracji europejskiej tworzył wciąż nowe instrumenty i inicjatywy (tzw. mechanizmy solidarności), wyrażające dążenie do niwelowania ekonomicznej i społecznej nierównowagi między regionami. Okazało się jednak, że różnice między regionami biednymi i bogatymi w wielu krajach wcale się nie zmniejszają, a spowolnienie gospodarcze spowodowało odwrócenie pozytywnych tendencji nawet w krajach relatywnie najbardziej rozwiniętych. Różnice między regionami (NUTS -Nomenclature of Territorial Units for Statistics) można mierzyć z punktu widzenia rozwoju demograficznego, poziomu dochodów i zamożności, sytuacji na rynku pracy, edukacji itp. Głównym celem prezentacji jest analiza porównawcza różnic regionalnych w Polsce i we Włoszech, biorąc pod uwagę rozkłady dochodów gospodarstw domowych.Parametry tych rozkładów, a w szczególności miary nierówności i ubóstwa, oszacowane zostały dla jednostek terytorialnych na poziomie NUTS 1 i NUTS 2 na podstawie danych pochodzących z badań reprezentacyjnych prowadzonych przez GUS, Istat oraz Bank of Italy. Przeprowadzono następnie analizę wpływu różnic między regionami oraz różnic wewnątrz regionów na całkowitą nierównomierność rozkładu dochodów w każdym z analizowanych krajów, wykorzystując do tego celu dekompozycję współczynnika Giniego według podpopulacji. Pozwoliło to na wykrycie istotnych różnic w rozkładzie nierówności dochodowych w Polsce i we Włoszech, mimo zbliżonego poziomu współczynnika Giniego.
2
Publication available in full text mode
Content available

Impact of expenditure on social assistance on household income at the regional level in Poland

63%
Jędrzejczak A., Kubacki J.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2021
|
vol. 66
|
issue 1
9-31
PL
Głównym celem artykułu jest analiza statystyczna zmian rozkładu dochodów gospodarstw domowych w Polsce na poziomie regionalnym z uwzględnieniem wpływu wydatków rządowych na pomoc społeczną. W badaniu wykorzystano modele liniowe, które zawierają relacje wykorzystujące funkcje sklejane, oraz wektorowe modele autoregresyjne (VAR). Modele liniowe dla województw zawierały zmienną dychotomiczną o wartościach zależnych od funkcjonowania programów socjalnych wprowadzonych przez polski rząd w 2016 r. Wykorzystano również zmienną niezależną określającą wydatki na pomoc społeczną per capita na poziomie kraju. Wyniki dla tych modeli zostały porównane z podobnymi miarami wyznaczonymi w badaniach mikrosymulacyjnych na podstawie badania budżetów gospodarstw domowych oraz z łączną oceną programów społecznych. Wskazują one, że wydatki na pomoc społeczną mają znaczący wpływ na wartości dochodu rozporządzalnego. Do obliczeń wykorzystano dane z baz GUS: Banku Danych Lokalnych (w szczególności dane z badania budżetów gospodarstw domowych za lata 2000–2018) oraz Banku Danych Makroekonomicznych, a także dane z co-rocznych sprawozdań z wykonania budżetu państwa. Użyto środowiska R-project oraz nakładki R-commander z zastosowaniem funkcji lm, jak również modułu vars dla środowiska R-project. Posłużono się także programem Gretl.
EN
The main aim of the paper is a statistical analysis of changes in household income distribution at the regional level in Poland taking into account the impact of government spending on social assistance. Various linear models (incorporating relations for spline functions) and the vector autoregression models (VAR) were used in the research. The linear models formulated for voivodships (NUTS 2) contained a dichotomous variable with values dependent on the existence of social programmes introduced by the Polish government in 2016. An independent variable representing expenditure per capita on social assistance specified for the national level was also used. The results for these models were compared with the findings of both microsimulation studies obtained on the basis of the Household Budget Surveys (HBS) and the total assessment of the social programmes, and they indicate a significant influence of social assistance expenditure on the amounts of available income. The calculations were conducted using data from the Statistics Poland databases: Local Data Bank (and in particular, data from the Polish HBS for the years 2000-2018) and from the Macroeconomic Data Bank, and from the annual reports on the implementation of the state budget. They were performed by means of the R-project environment and R-commander overlay, using the lm function as well as the vars module for the R-project environment. The study also involved using the Gretl package.
3
Publication available in full text mode
Content available

Czy statystyka publiczna wpływa na wzrost gospodarczy kraju?

63%
Domański C., Jędrzejczak A.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2019
|
vol. 64
|
issue 6
61-72
EN
The relationship between statistics and economic growth of a country, dating back to ancient times, was always strong. With no doubt, it may be assumed that the development of statistics have an influence on the economic growth. Among the benefits of properly working official statistics system, including surveys and education, there is also the increased production efficiency and rapid growth of innovativeness. The aim of the article is to present the importance of official statistics for the economic growth at national and regional level. The study is based on literature review concerning history of statistics and achievements of its fathers in selected countries as well as on Statistics Poland data regarding economic growth in Poland in the regional scope.
PL
Związek statystyki ze wzrostem gospodarczym kraju, datujący się od czasów starożytnych, zawsze był trwały. Niewątpliwie można postawić tezę, że rozwój statystyki ma wpływ na wzrost gospodarczy. Korzyści, jakie płyną z dobrze działającego publicznego systemu statystycznego, z uwzględnieniem badań i edukacji, to m.in. poprawa wydajności produkcji i dynamiczny wzrost innowacyjności. Celem artykułu jest przedstawienie znaczenia statystyki publicznej dla wzrostu gospodarczego na poziomie kraju i województw. Badanie przeprowadzono na podstawie analizy literatury dotyczącej historii statystyki i dokonań jej prekursorów w wybranych państwach oraz danych Głównego Urzędu Statystycznego ilustrujących wzrost gospodarczy w Polsce w ujęciu regionalnym.
4

Properties of Selected Inequality Measures Based on Quantiles and Their Application to the Analysis of Income Distribution in Poland by Macroregion

63%
Jędrzejczak A., Pekasiewicz D.
Argumenta Oeconomica Cracoviensia
|
2018
|
issue 18
51-67
EN
Quantiles of income distributions are often applied to the estimation of various inequality, poverty and wealth characteristics. They are traditionally estimated using the classical quantile estimator based on a relevant order statistic. The main objective of the paper is to compare the classical, Huang-Brill and Bernstein estimators for these measures from the point of view of their statistical properties. Several Monte Carlo experiments were conducted to assess biases and mean squared errors of income distribution characteristics for different sample sizes under the lognormal or Dagum type-I models. The results of these experiments are used to estimate inequality, poverty and wealth measures in Poland by macroregion on the basis of micro data originating from the Household Budget Survey 2014.
PL
Kwantyle rozkładu dochodów są wykorzystywane do szacowania różnorodnych miar nierówności, analiz ubóstwa i bogactwa gospodarstw domowych. Najczęściej są one szacowane z użyciem klasycznego estymatora, będącego statystyką pozycyjną odpowiedniej rangi. Głównym celem pracy jest porównanie własności klasycznego estymatora kwantyla z własnościami estymatorów zaproponowanych przez M.L. Huanga i P.H. Brilla oraz Bernsteina. W celu zbadania obciążeń i błędów średniokwadratowych estymatorów kwantyli i miar nierówności opartych na kwantylach przeprowadzono eksperymenty Monte Carlo, rozważając różne liczebności prób i różne rozkłady. W pracy przedstawiono wyniki badań dla populacji o rozkładach lognormalnym i Daguma, które najczęściej charakteryzującą dochody gospodarstw domowych. Wyniki eksperymentów symulacyjnych wskazują, że spośród rozważanych estymatorów najlepsze własności ma estymator Bernsteina, dlatego został on wykorzystany do oszacowania miar nierówności dochodowych, ubóstwa i bogactwa w Polsce w 2014 r. z uwzględnieniem podziału kraju na makroregiony. Analizy przeprowadzono na podstawie danych pochodzących z badania budżetów gospodarstw domowych prowadzonego przez Główny Urząd Statystyczny.
5
Publication available in full text mode
Content available

Analiza rozkładów dochodu rozporządzalnego według województw z uwzględnieniem czasu

63%
Jędrzejczak A., Kubacki J.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
|
2017
|
issue 469
69-81
PL
W pracy przedstawiono aproksymację rozkładu dochodu rozporządzalnego, w tym dochodu rozporządzalnego na osobę, na podstawie danych indywidualnych pochodzących z badania budżetów gospodarstw domowych za lata 2003-2011 z użyciem trójparametrowego rozkładu Daguma. Wyznaczono rozkłady tych zmiennych, stosując pakiet VGAM [Yee, Wild 1996; Yee 2015] dla środowiska R-project [R Core Team 2015]. Oceniono również stopień zgodności dopasowania rozkładów teoretycznych do empirycznych. Przedstawiono wstępne wyniki klasyfikacji wybranych parametrów rozkładu Daguma z użyciem hierarchicznych metod aglomeracyjnych oraz metody k-średnich. Oszacowano parametry nieliniowych funkcji trendu dla parametru skali rozkładu Daguma opisującego zmiany dochodu rozporządzalnego na osobę i porównano ten model z modelem trendu dla średniego dochodu rozporządzalnego na osobę. Uzyskano dość dobrą zgodność obu tych modeli, co potwierdzają wykresy ujmujące zależności nieliniowe w czasie.
6
Publication available in full text mode
Content available

Estimation of Mean Income for Small Areas in Poland Using Rao-Yu Model

63%
Jędrzejczak A., Kubacki J.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2016
|
vol. 3
|
issue 322
PL
Modelowanie i szacowanie zależności, które uwzględniają szeregi czasowe oraz dane przekrojowe, jest często dyskutowane w literaturze statystycznej, ale na ogół w takich pracach nie są brane pod uwagę błędy losowe. W pracy przedstawiono zastosowanie modelu Rao-Yu uwzględniającego zarówno autokorelację między obszarami efektów losowych zjawisk w czasie, jak i błędy losowe oszacowane na podstawie próby. Na podstawie modelu otrzymano empiryczny najlepszy nieobciążony predyktor liniowy (EBLUP), uwzględniający korelację zjawisk w czasie. Jako przykład wybrano aplikację dla kilku zmiennych dochodowych wyznaczonych dla województw dla lat 2003–2011 na podstawie Badania Budżetów Gospodarstw Domowych wraz z wybranymi zmiennymi objaśniającymi pochodzącymi z Banku Danych Lokalnych GUS. Obliczenia wykonano w systemie R-project z użyciem pakietów sae2 i sae oraz programu WesVar. Precyzję dla szacunków bezpośrednich wyznaczono z użyciem metody półprób zrównoważonych (BRR).Dla większości rozważanych przypadków zaproponowana metoda, stosująca model dla małych obszarów typu Rao-Yu, skutkuje znaczącą poprawą szacunków średniego dochodu gospodarstw domowych w Polsce, o czym świadczą oceny błędów szacunku porównane do zwykłej estymacji EBLUP. Dla części otrzymanych modeli stwierdzono istnienie wysokiej autokorelacji związanej ze składnikiem losowym dla czasu ρ (o wartościach niekiedy wyższych od 0.9), co dobrze ilustruje tendencje wzrostowe dla dochodów gospodarstw domowych w Polsce w rozważanym okresie.
EN
Modelling and estimating relationships that combine time series and crosssectional data is often discussed in the statistical literature but in these considerations sampling errors are seldom taken into account. In the paper the application of the Rao-Yu model involving both- autocorrelated random effects between areas and sampling errors-has been presented. On the basis of this model the empirical best linear unbiased predictor (EBLUP) with time correlation has been obtained. As an example the application of several income-related variables for the Polish voivodships (regions) and the years 2003–2011 was used on the basis of the Polish Household Budget Survey and selected explanatory variables obtained from Polish Local Data Bank. The computations were performed using sae2 and sae packages for R-project environment and WesVAR software. The precision of the direct estimates was obtained using Balanced Repeated Replication (BRR) technique.For most investigated cases, the proposed methods based on the Rao-Yu model yielded the significant improvement of small area estimates due to substantial reduction of their relative estimation errors as compared to the ordinary EBLUP technique. For some income variables examined within the study very high values of time-related autocorrelation coefficient were observed. These values were in some cases higher than 0.9, what can be – in our opinion – a good illustration of income growth tendency observed in Poland in the period under consideration.
7
Publication available in full text mode
Content available

Estimation of income characteristics for regions in Poland using spatio-temporal small area models

63%
Jędrzejczak A., Kubacki J.
Statistics in Transition new series
|
2019
|
vol. 20
|
issue 4
113-134
EN
The paper presents the comparison of estimation results for spatial and spatiotemporal small area models. The study was carried out for income-related variables drawn from the Polish Household Budget Survey and explanatory variables from the Polish Local Data Bank for the years 2003-2013. The properties of EBLUPs (Empirical Best Linear Unbiased Predictors) based on spatiotemporal models, which utilize spatial correlation between neighbouring areas as well as historical data, were compared and contrasted with EBLUPs based on spatial models obtained separately for each year and with EBLUPs based on the Rao-Yu model. The computations were performed using sae, sae2 and spdep packages for R-project environment. In the case of sae package, the eblupFH, eblupSFH and the eblupSTFH functions were used for point estimation along with the mseFH, mseSFH and the pbmseSTFH functions for the MSE estimation, whereas the eblupRY function was applied for the purposes of sae2 package. The precision of direct estimators was guaranteed by the adoption of the Balanced Repeated Replication method. The results of the analysis demonstrate that a visible reduction of the estimation error was achieved for the implemented spatiotemporal small-area models, especially when significant spatial and time autocorrelations were observed. These results are even more valuable than those achieved by the means of the Rao-Yu model. In the computations, three author-defined functions were adopted, which not only enabled the author to perform the extract of random effects for spatial, spatiotemporal and Rao-Yu models, but also made it possible to obtain their decomposition with respect to spatial and temporal parts, thus creating a novel solution. The comparison was carried out using choropleth maps for spatial effects and distributions of temporal random effects for the considered years.
8

Statistical Computing in Information Society

63%
Domański C., Jędrzejczak A.
Folia Oeconomica Stetinensia
|
2015
|
vol. 15
|
issue 2
144-152
EN
In the presence of massive data coming with high heterogeneity we need to change our statistical thinking and statistical education in order to adapt both - classical statistics and software developments that address new challenges. Significant developments include open data, big data, data visualisation, and they are changing the nature of the evidence that is available, the ways in which it is presented and the skills needed for its interpretation. The amount of information is not the most important issue – the real challenge is the combination of the amount and the complexity of data. Moreover, a need arises to know how uncertain situations should be dealt with and what decisions should be taken when information is insufficient (which can also be observed for large datasets). In the paper we discuss the idea of computational statistics as a new approach to statistical teaching and we try to answer a question: how we can best prepare the next generation of statisticians.
9
Publication available in full text mode
Content available

Testy zgodności oparte na momentach

63%
Domański C. K., Jędrzejczak A.
Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia
|
2016
|
vol. 50
|
issue 4
EN
In the paper we are going to present the results of the research on selected statistical tests based on moments. In particular, the well-known Jarque-Bera test properties have been compared and contrasted with its modification proposed by White (1987). According to the outcomes of the simulation studies, the modified Jarque-Bera statistic is recommended as the normality test because the standard Jarque-Bera test is based on skewness and kurtosis and their distributions are derived under normality assumption.
PL
W artykule zaprezentowano wyniki badań własności testów opartych na momentach. Ze względu na powszechne zastosowanie testu Jarque-Bera, zostały omówione własności tego testu w porównaniu z jego modyfikacją. W badaniach uwzględniono rozmiary testów i ich moc. W świetle uzyskanych wyników zmodyfikowana postać testu Jarque-Bera powinna być stosowana do badania normalności rozkładów, ponieważ standardowy test Jarque-Bera jest oparty na skośności i kurtozie, a ich rozkłady są wyprowadzane przy założonej normalności.
10
Publication available in full text mode
Content available

APPLICATION OF EBLUP ESTIMATION TO THE ANALYSIS OF SMALL AREAS ON THE BASIS OF POLISH HOUSEHOLD BUDGET SURVEY

63%
Jędrzejczak A., Kubacki J.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2009
|
vol. 10
|
issue 1
121-130
EN
In the paper the results of small area estimation using empirical best linear unbiased predictor (EBLUP) for the data coming from Polish Household Budget Survey are presented. The results were obtained using small area models of household expenditures for regions. Estimation of sampling errors was conducted by means of the balanced repeated replication (BRR) technique. The estimation of EBLUPs and their corresponding mean square errors (MSE) was carried out using variance components technique. To calculate MSE of EBLUP the maximum likelihood method (ML) and restricted maximum likelihood method (REML) were used. The computation was made using SAE package designed for R-project.
11
Publication available in full text mode
Content available

Nierównomierność ekwiwalentnych dochodów gospodarstw domowych w województwie łódzkim

63%
Jędrzejczak A., Pekasiewicz D.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2022
|
vol. 67
|
issue 6
29-51
EN
The analysis of income distribution in the regional perspective is an important issue in the context of the cohesion policy implemented in the EU countries, one of the postulates of which is smoothing differences in the standard of living and liquidation of poverty The aim of the study presented in the paper is to determine changes in the distribution of equivalent household incomes, and in particular the changes in the degree of inequality and the level of poverty and richness in Łódzkie Voivodship. This voivodship is an interesting object for research, as in the period of the political transformation it underwent many changes which influenced the economic situation of households. The main variable of interest was household equivalent income which was determined using three power equivalence scales. To estimate the inequalities, the study applied measures sensitive to income disparities in different parts of the distribution, namely the Gini coefficient in the central part of the distribution, the index of disparity in the extreme parts of the distribution, and the Zenga index, sensitive to inequalities at each point of the distribution. The levels of poverty and richness, i.e. phenomena related to income inequality, were analysed in the same way. Income distribution in Łódzkie Voivodship was next compared with the same indicator for the whole Poland. All the calculations were based on data for the years 2016–2020 drawn from the Household Budget Survey conducted annually by Statistics Poland. The obtained results indicate increasing income inequality in the period under consideration, with the visible discrepancy between the extremal decile groups. In 2020, the inequlities became wider; moreover, the share of households experiencing poverty increased, while the share of relatively affluent households decreased. Overally, the poverty level was higher, and the richness level was lower in the studied period in Łódzkie Voivodship than in the whole country. The analysis of the sensitivity of the indices of inequality, poverty and richness to the change in the equivalence scale demonstrates that the choice of the scale flexibility parameter affects the level of the analysed measures, but does not significantly affect the assessment of the changes in these parameters over time.
PL
Analiza rozkładu dochodów w ujęciu regionalnym to ważne zagadnienie w kontekście polityki spójności realizowanej w krajach UE, której jednym z postulatów jest wyrównanie różnic w poziomie życia oraz likwidacja ubóstwa. Celem badania omawianego w artykule jest określenie zmian w rozkładzie ekwiwalentnych dochodów gospodarstw domowych – w szczególności w poziomie nierówności, ubóstwa i bogactwa – w woj. łódzkim. To województwo stanowi interesujący przedmiot rozważań, ponieważ w okresie transformacji ustrojowej przeszło wiele zmian, które wpłynęły na poziom i zróżnicowanie dochodów ludności. W badaniu analizowano dochody ekwiwalentne gospodarstw domowych z zastosowaniem trzech potęgowych skal ekwiwalentności. Do badania nierówności użyto miar wrażliwych na nierównomierności w różnych częściach rozkładu: współczynnika Giniego – w centralnej części rozkładu, wskaźnika zróżnicowania – w skrajnych częściach rozkładu – oraz współczynnika Zengi – wrażliwego na nierówności w każdym punkcie rozkładu. Analogicznej analizie poddano poziom ubóstwa materialnego i bogactwa, a więc zjawisk powiązanych z nierównościami dochodowymi. Rozkład dochodów w woj. łódzkim został porównany z rozkładem dochodów w Polsce. Wykorzystano dane za lata 2016–2020 pochodzące z badania budżetów gospodarstw domowych, przeprowadzanego corocznie przez GUS. Otrzymane wyniki świadczą o rosnącym rozwarstwieniu sytuacji gospodarstw domowych w woj. łódzkim, szczególnie w skrajnych grupach dochodowych. W 2020 r. nierówności wzrosły; zwiększył się również udział gospodarstw ubogich, a zmalał udział gospodarstw bogatych w gospodarstwach domowych ogółem. W badanym okresie w woj. łódzkim obserwowano wyższy niż w całym kraju poziom ubóstwa i niższy poziom bogactwa. Przeprowadzona analiza wrażliwości indeksów nierówności, ubóstwa i bogactwa na zmianę skali ekwiwalentności pokazuje, że wybór parametru elastyczności skali ma wpływ na poziom wartości analizowanych miar, ale nie wpływa znacząco na ocenę zmian tych parametrów w czasie.
12
Publication available in full text mode
Content available

Professor Czesław Domański - 55 years devoted to statistics

51%
Jędrzejczak A., Kowaleski T. J., Baszczyńska A.
Przegląd Statystyczny
|
2023
|
vol. 70
|
issue 2
46-56
XX
-
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.